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LLM
プロンプト
論文
プロンプトに例を多く載せるほど、どんなタスクでも性能が上がるのか?DeepMindによる『Many-shot Learning』の実験結果
By AIDB Research
/ 2024/04/19
プロンプトに例示を含めることにより新しい...
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LLM
画像認識
論文
Appleが開発 スマホに特化したマルチモーダルLLM『Ferret UI』
By AIDB Research
/ 2024/04/18
「スマホ画面上のオブジェクトを理解するの...
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LLM
プロンプト
論文
LLMが思考のネットワークを構築し、人間の推論プロセスを模倣する『THOUGHTSCULPT』プロンプティング
By AIDB Research
/ 2024/04/17
UCバークレーの研究者たちは、LLMがよ...
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LLM
政治・社会
教育・キャリア
論文
ChatGPTは学術論文の文章スタイルをどう変えているか?大規模な調査の結果
By AIDB Research
/ 2024/04/16
今回研究者らは、ChatGPTが学術論文...
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LLM
論文
どのLLMが最も長文要約性能が高いのか評価した実験結果 データセットと要約ノウハウも公開
By AIDB Research
/ 2024/04/15
LLMは現在、技術的には10万トークン(...
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LLM
論文
Claude 3などのLLMはコンテキスト内学習によって線形回帰・非線形回帰問題タスクもこなす
By AIDB Research
/ 2024/04/12
GPT-4やClaude 3といった最先...
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LLM
論文
時系列分析におけるLLMの可能性について
By AIDB Research
/ 2024/04/11
Microsoftなどの研究者らは、LL...
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LLM
論文
ChatGPTと実際に交わされた会話の世界最大規模データセット「WildChat」
By AIDB Research
/ 2024/04/10
コーネル大学などの研究者らは、ChatG...
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LLM
製造・デザイン
論文
LLMは制御工学でどれほど能力があるか Claude 3、GPT-4、Gemini Ultraでの実験結果
By AIDB Research
/ 2024/04/09
イリノイ大学など複数機関の研究グループが...
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LLM
プロンプト
画像認識
論文
マルチモーダルLLMに心の目を与える『Visualization-of-Thought』プロンプティングが空間推論タスク性能を向上させる
By AIDB Research
/ 2024/04/08
Microsoftの研究者らは、LLMに...
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論文
2019/9/20
自動運転
論文
自動運転車のため高解像度マップを作成(中国)【AI論文】
自動運転車のため高解像度マップを作成(中国)【AI論文】
2019/9/20
論文
ハーバード大、機械学習アルゴリズムに人間の脳活性を組み込む【AI論文】
ハーバード大、機械学習アルゴリズムに人間の脳活性を組み込む【AI論文】
2019/9/19
製造・デザイン
論文
ディープラーニングで合金鋼を腐食から守る(中国)【AI論文】
ディープラーニングで合金鋼を腐食から守る(中国)【AI論文】
2019/9/18
製造・デザイン
論文
AIで現場も変わる!?製鉄の複雑プロセスを最適化(米)【AI論文】
AIで現場も変わる!?製鉄の複雑プロセスを最適化(米)【AI論文】
2019/9/18
製造・デザイン
論文
汎用に一歩前進!?脳みそAIと集団行動AIを掛け合わせ【AI論文】
汎用に一歩前進!?脳みそAIと集団行動AIを掛け合わせ【AI論文】
2019/9/16
製造・デザイン
論文
R&Dに朗報!?機械学習により金属相の自動判別が可能に(米研究)【AI論文】
R&Dに朗報!?機械学習により金属相の自動判別が可能に(米研究)【AI論文】
2019/9/15
製造・デザイン
論文
ヒューマンエラーを減らせ!超音波画像をディープラーニングで解析(国内)【AI論文】
ヒューマンエラーを減らせ!超音波画像をディープラーニングで解析(国内)【AI論文】
2019/9/14
環境
論文
機械学習で電力消費をさらに最適化(中国)【AI論文】
機械学習で電力消費をさらに最適化(中国)【AI論文】
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小さなLLMを多数組み合わせることで、単一の巨大モデルに匹敵する可能性
LLMの検索結果をさらに正確にする手法『CRAG』(Corrective Retrieval Augmented Generation:修正型の検索拡張生成)
LLMが生成した長いテキストにおける「事実性」を自動で評価するLLMエージェントフレームワーク『SAFE』Google DeepMindが開発
LLMに対するプロンプトで「無関係な」文書を混ぜたほうが出力精度が上がる可能性がRAGシステムの検証で示唆された
LLMにタスクに応じた推論プロセスを自ら考えるようにするプロンプト手法『SELF-DISCOVER』Google DeepMindなどが開発
RAGにおいてLLMが「役立たない情報を無視」できるようにする『RAFT』QAタスクで従来の手法を大幅に上回る結果を達成
GPT-4やGeminiなどさまざまなLLMで、プロンプトの入力が長くなるにつれて推論性能に顕著な低下が見られる
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